文档介绍：该【自然语言处理与对话生成 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【33】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【自然语言处理与对话生成 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。(NLU):涉及计算机理解人类语言的含义,包括词义消歧、语义分析和情感分析。(NLG):指计算机以自然语言形式生成文本或语言,包括文本摘要、机器翻译和对话生成。:通过算法将一种语言的文本转换为另一种语言,实现语言之间的信息交流。:利用概率模型和统计方法来处理语言数据,包括语言模型、条件随机场和隐马尔可夫模型。:使用多层感知器和卷积神经网络等深度学****模型来处理语言信息,具有强大的特征提取能力。:是由实体、关系和属性组成的大规模语义网络,用于存储和表示世界知识,辅助自然语言处理任务。对话生成范式自然语言处理与对话生成对话生成范式主题名称:,具有良好的可控性和可解释性。,例如客户服务或信息检索。,生成的对话灵活性较差,缺乏自然性。主题名称:,检索出最匹配的响应。,响应一致性高,但缺乏多样性和生成性。,并且可能出现语义不一致的情况。(如n元语法)学****对话中的语言模式,生成流畅且连贯的文本。,但生成的对话可能缺乏信息量和多样性。,模型的性能会逐步提高,但训练过程可能耗时且计算成本较高。主题名称:,无需手工制作规则或匹配语料库。,生成的对话更接近人类语言。,对训练数据的质量和数量要求很高,并且可能存在生成偏差和不一致性。主题名称:基于统计的对话生成对话生成范式主题名称:(如GPT-3)在海量文本数据上进行预训练,然后微调用于对话生成任务。,对话质量好,具有强大的语义理解能力和生成多样性。,需要持续的微调和优化才能保持性能。主题名称:、图像、音频等多种模态信息融合到对话生成过程中,增强模型对现实世界的理解。,能够处理复杂且开放性的对话。,学****语言模型和语义表示,如BERT、GPT系列。、问答、翻译、对话等多模态能力,大幅提升自然语言处理任务的性能。,使其能够生成通顺、连贯,且具有创造性的文本。,实现自然的人机对话。、生成有意义的回复,并维持对话上下文一致性。、信息查询、教育等领域拥有广泛的应用前景。